華為「苦日子說」打破美好想像,工研院:5G慢慢爆是好事
華為「苦日子說」打破美好想像,工研院:5G慢慢爆是好事

華為創辦人任正非一封「苦日子」員工信擄獲了所有市場眼球。他近期頻繁接受媒體訪問談5G、談華為,畫出的圖像與台灣產業鏈期待大不相同,工研院產科國際所研究總監楊瑞臨說,「我個人不認為今年是5G元年,從商轉角度應該是2020年。」

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工研院產科國際所研究總監楊瑞臨認為5G慢慢爆是好事
圖/ 王郁倫攝影

楊瑞臨22日出席「2019年台灣製造業暨工具機產業景氣展望記者會」,表示他十分認同任正非的三個論點:苦日子、爆彈式發展跟無急迫需求。

5G的發展一定是緩慢的,5G的商機爆發集中度不如4G。
人們對5G沒有迫切需要,5G被誇大了。
5G不可能像4G一樣勢如破竹,他可能是東爆一個地雷,西爆一個地雷。任正非

儘管今年5G旗艦手機推出,展訊、聯發科、華為都有晶片方案出爐,但他認為市場仍在「想應用」的階段,電信業者也還在想商業模式是什麼?單單台灣5大電信業者,除了B2C的服務,商業應用的偏好也不同。對於業者喊5G執照太昂貴,楊瑞臨坦言政府在研究評估中,會參考國際作法及台灣特色,等2020年交通部跟NCC公布釋照辦法。

5G不會百花齊放

為何說5G不會百花齊放,而是一個一個爆彈?楊瑞臨說,4G在導入2年內覆蓋率就已經超過9成,但5G滲透率不會一開始就全覆蓋,預估到2025年只有20%。「因為大家都還在想應用,找商業模式是什麼?」他說。

5G TOWER
5G仍在發展應用中
圖/ shutterstock

他直言,現在各地都有實驗應用上路,比方奧運服務可期待,也有業者以5G連線,讓柏林跟倫敦兩地的演奏與演唱家同步合作,無縫展現完美合奏。他坦言5G今年起會進入各新場域,但不會全面性,只會在某些地點或城市先行,還需要跟4G搭配,「5G會慢慢爆,而不會大爆。」「慢慢爆是好事。」楊瑞臨說。關鍵應用會先行,如5G智慧城市的應用以「Massive Connection」(大連結)為主,搭配當地WiFi服務。

談到5G應用上路,無人自駕車被視為5G殺手級應用。「過去3GPP跟IEEE井水不犯河水,但5G以後兩陣營會既競爭又合作。」楊瑞臨說,這部分最初可望是點到點的公共服務先行,目前兩派陣營自駕車開發商,一端認為邊緣運算需要放在汽車上,一端則看好5G低延遲效應,讓自駕車可以回送資訊上雲決策,是一種混合的型態。

5G應用不只有在手機,應用場景包括智慧城市、製造、醫療、安控及交通、電表,5G市場興起是很多元的,它不是百花齊放,而是一步一步發展。

楊瑞臨說,目前5G競爭激烈,中國的代表是華為,美國則是高通,但兩者的產品不同。談到任正非近期高調頻在媒體曝光,楊瑞臨說由於5G發展緩慢,華為人這麼多,能否等待是實話,他也認為「頻放話不知道是不是希望美國警覺性鬆一點?」

談到電信業者採購5G設備,楊瑞臨也說將不會集中一家公司。舉例來說,中國移動就分中國北中南區,分別向華為、易利信、諾基亞採購,而遠傳也傳出向易利信跟諾基亞採購,不僅好議價也可以做平衡。

越苦華為越要拼成長

談到5G細火慢燉,「5G在台灣的發展,我認為還有很長的時間要走,今年不可會落地,明年難度也滿大的」,華為技術台灣總代理訊葳技術總經理雍海表示。

而對任正非發信給員工說要有「過苦日子」的準備,雍海談到此事,開玩笑地表示,任正非的領導風格就是越是艱苦的環境,越要強調成長,當發展好的時候,才會強調苦這件事。

「2019年對於整個市場而言,肯定是一場危機,整個市場都在下滑,而且還是在加速下滑,大家都準備要過冬,系統商還得為5G做準備」,即便如此,雍海表示,華為在2018年手機整體出貨量為2億台,預計2019年將達2.5至2.6億台,雖然成長趨緩,但對於華為自身來講,整體還是成長的。

5G尚未爆發,貿易戰衝擊製造業成長率

美中貿易戰未歇,需求影響加上原料價格下滑,台灣製造業產值成長率遭下修,工研院IEKCQM 22日公布整體製造業產值成長率,從原預估2019年成長率3.21%下修至1.58%,增幅腰斬。

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工研院產科國際所副組長陳志強表示資訊產業相對仍比去年成長
圖/ 王郁倫攝影

「下修主要來自化學工業因原油跌價衝擊,其次是金屬機電業,資訊業跟民生工業反而影響較小。」工研院副組長陳志強說,雖然製造業4大領域都比去年差,但資訊產業2019年預估仍有2.2%成長率,其中僅面板、被動元件、PCB產業仍下滑,電腦手機業務都仍成長。

2018年12月經濟部公布出口產值,結束連續24個月正成長紀錄,轉開始衰退,展望2019年,工研院產科國際所長蘇孟宗指出,企業營利事業所得稅從17%增至20%,隨台商製造回流,建議政府評估給5年投資租稅減免,並協助解決台灣5缺困境,並加速與國際連結,與東南亞各國簽訂投保協定。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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